Graph Representation 图神经网络
图表示学习(representation learning)——图神经网络框架，主要涉及PyG、DGL、Euler、NeuGraph和AliGraph五个框架。除了NeuGraph没有开源外，其它框架都已开源。
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NeuGraph |
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Alibaba |
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Alibaba |
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N/A |
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VLDB’19 |
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2018.5 |
2018.12 |
2019.1 |
2019 |
2019 |
Pytorch Geometric (PyG)
PyG在PyTorch上实现，最核心的类是torch_geometric.nn.MessagePassing，用户只需定义消息传递$phi$（message()）、更新函数$gamma$（update()）和聚合函数$Agg$即可。
GCN的传播规则用向量可表成
[mathbf{x}_i^{(k)} = sum_{j in mathcal{N}(i) cup { i }} frac{1}{sqrt{deg(i)} cdot sqrt{deg(j)}} cdot left( mathbf{Theta} cdot mathbf{x}_j^{(k-1)} ight)]
进而可表示成gather和scatter的两个过程。
PyTorch Geometric 使实现图神经网络变得简单。例如，edge convolutional layer实现边缘卷积层：
import torch
from torch.nn import Sequential as Seq, Linear as Lin, ReLU
from torch_geometric.nn import MessagePassing
class EdgeConv(MessagePassing):
def __init__(self, F_in, F_out):
super(EdgeConv, self).__init__(aggr='max') # "Max" aggregation.
self.mlp = Seq(Lin(2 * F_in, F_out), ReLU(), Lin(F_out, F_out))
def forward(self, x, edge_index):
# x has shape [N, F_in]
# edge_index has shape [2, E]
return self.propagate(edge_index, x=x) # shape [N, F_out]
def message(self, x_i, x_j):
# x_i has shape [E, F_in]
# x_j has shape [E, F_in]
edge_features = torch.cat([x_i, x_j - x_i], dim=1) # shape [E, 2 * F_in]
return self.mlp(edge_features) # shape [E, F_out]
Deep Graph Library (DGL)
DGL和PyG都是目前运用得最广泛的图神经网络库，原理都差不多，但各有优劣。比如DGL是无关平台(platform-agnostic)的，只要底层是深度学习库，都可以灵活支持；支持随机游走和随机采样。
DGL将消息传递的式子拆分成对边应用(edge-wise)和对结点应用(node-wise)
[egin{cases}
mathbf{m}_i^{(k+1)} = phi^eleft(mathbf{v}_i^{(k)},mathbf{v}_j^{(k)},mathbf{e}_{j,i}^{(k)}
ight)\\
mathbf{v}_i^{(k+1)} =
phi^vleft(mathbf{v}_i^{(k)},mathop{Agg}_{jinmathcal{N}_i}mathbf{m}_i^{(k+1)}
ight)
end{cases}]
其中$phi^e$是消息函数，$phi^v$是更新函数。
先前的库都需要用户用稀疏矩阵(CSR/COO)存储图，稠密张量存储特征，大量的底层设施会暴露给用户；而DGL底层设施都交由runtime系统进行管理。
深度学习系统最大问题在于没有办法高效表示图数据，而图系统最大的问题在于没法自动微分！
现有用得最广泛的框架是前面两个框架DGL和PyG，但（早期版本的）DGL和PyG只是提供了一个编程框架（面向图的消息传递模型），并没有深度解决计算的问题（这很大程度也是GCN很难火起来的原因，因为无法做到很高的可扩展性）。在GCN的原作实现和GraphSAGE的原作实现中，都使用了TensorFlow进行编程，所采用的方法都是简单暴力的矩阵乘，这样其实很大程度忽略了图计算框架这些年取得的成果。因此NeuGraph的出现也正是为了弥合这两者，将图计算与深度学习有机地融合起来。（这也是matrix-based和matrix-free两种方法的对碰。）
NeuGraph把常见的GNN分为三类：图卷积、图循环、图注意力网络。
进而提出了SAGA-NN
(Scatter-ApplyEdge-Gather-ApplyVertex with Neural Networks)编程模型，其中SAGA部分属于图计算的消息传递，而两个A则是深度学习神经网络的应用。
由于GCN相比起传统的图算法（在图计算层面上）要简单很多，就是对全图不断进行遍历，因此Scatter和Gather是确定的，而两个Apply阶段则是用户自定义的函数。（所以似乎NeuGraph没法实现GraphSAGE，因为GraphSAGE的邻域是由一定策略采样出来的，而不是取全部邻域）。
GPU Execution
目前的深度学习框架都很难处理大图，因为GPU的内存无法存储这么大规模的图，因此NeuGraph在数据流抽象的基础上进行了图划分。
（关于计算硬件，这里是值得考虑的。GPU在稠密矩阵计算上具有先天优势，但如果换成稀疏阵优势是否还存在呢。图处理框架的发展证明了CPU集群有办法承担大规模的图计算任务，从这种角度来看的话是否CPU在GNN的处理上也更存在优势呢？或者更加激进地，利用FPGA实现这样既能高效遍历又能高效算矩阵的架构是否有办法呢？）
按边划分为chunk（准确来说是把邻接矩阵按列划分），然后送到不同的GPU上进行计算，优化方法(streaming out of GPU core)：
- 使用selective scheduling，先用CPU筛一遍有用的边，再把这些边送去GPU算
- 为了确保足够的局部性，采用了Kernighan-Lin算法进行图划分（METIS包），确保同一个chunk中的大部分边都连向同一个节点
- 用pipeline scheduling最大程度重叠IO和计算时间
AliGraph
AliGraph是Alibaba内部的图计算系统，已经商用在淘宝各种预测任务上，并且取得了很好的效果。
提出目前GNN面临着四个问题：大规模、异构、属性、动态图。
关于GNN的抽象，AliGraph就比NeuGraph要做得更好一些，考虑到了采样过程。
系统架构从上到下包括应用层、算法层、算子层、采样层和存储层，如下图。
Storage Level
- 图划分：采用了四种方法（METIS、顶点/边割、2D划分、流式划分），由用户自行选择
- 图属性存储：AliGraph考虑到了图结构(structure)和图属性(attribute)的存储方式，以索引方式并分开两个表存，这就很数据库了（确保第二范式）。也许会牺牲一定的计算时间，但是考虑到数据量过大，同时属性信息千奇百怪，因此这样存储可能是比较合适的。考虑到访问时间的问题，加了两个cache在这，用LRU策略。
- 缓存邻域结点：通过计算一个指标来衡量，选最大指标的那些进行缓存。
参考链接：